L'éditeur suivant vous proposera une brève discussion sur les scénarios d'utilisation de la fonction scipy.misc.logsumexp en Python. L'éditeur le trouve plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence pour tout le monde. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil. Les paramètres d'entrée de la fonction scipy.misc.logsumexp sont (a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False). la valeur renvoyée est np log(np.sum(np.exp(a))). Ce qu'il faut souligner ici, c'est le scénario dans lequel cette fonction est utilisée : D'une manière générale, cette fonction est principalement utilisée pour les opérations avec de très petites valeurs (comme les échantillons d'échantillonnage de Monte Carlo). Dans ce cas, il est indispensable de conserver les données dans le traitement des journaux. Donc, à ce stade, si vous souhaitez accumuler et additionner les données dans le tableau, vous devez calculer log(sum(exp(a))) comme ceci, mais cela entraînera des problèmes de précision, et ce problème scipy.misc .logsumexp est L'introduction a été résolue, vous pouvez donc utiliser directement scipy pour une petite sommation de données
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Introduction : L'éditeur ci-dessous vous proposera une brève discussion sur les scénarios d'utilisation de la fonction scipy.misc.logsumexp en python. L'éditeur le trouve plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence pour tout le monde. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil. Les paramètres d'entrée de la fonction scipy.misc.logsumexp sont (a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False). la valeur renvoyée est np log(np.su...
2. Utilisation de la fonction scipy.misc.logsumexp en python
Introduction : L'éditeur ci-dessous vous proposera une brève discussion sur les scénarios d'utilisation de la fonction scipy.misc.logsumexp en python. L'éditeur le pense. est plutôt bon, alors faisons-le maintenant. Partageons-le avec tout le monde et donnons-le comme référence. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil
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